Идентификация автора исходного кода методами машинного обучения

Abstract

Статья посвящена анализу проблемы определения автора исходного кода, которая представляет интерес для исследователей в области информационной безопасности, компьютерной криминалистики, оценки качества образовательного процесса, защиты интеллектуальной собственности. Представлен подробный анализ современных решений проблемы. Предлагаются две новые методики идентификации на основе алгоритмов машинного обучения: машины опорных векторов, фильтра быстрой корреляции и информативных признаков; гибридной сверточно-рекуррентной нейронной сети. Эксперименты проводились на базе исходных кодов, написанных на наиболее популярных языках программирования. В экспериментальную базу вошли экземпляры исходных кодов, написанных на Java, C++, Python, PHP, JavaScript, C, C# и Ruby. Данные были получены с веб-сервиса для хостинга IT-проектов Github. Общее количество исходных кодов превышает 150 тысяч образцов, средняя длина каждого из которых составляет 850 символов. Размер корпуса — 542 автора. С помощью перекрестной проверки по 10 блокам оценена точность разработанных методик для различного количества авторов. Для наиболее популярного языка программирования Java проведен дополнительный ряд экспериментов с количеством авторов от 2 до 50 и приведены графики зависимости точности идентификации от размера корпуса. Анализ результатов показал, что методика на основе гибридной нейронной сети способна достигать точности 97%, что является наилучшим результатом на сегодняшний день. Методика на основе машины опорных векторов позволила добиться точности 96%. Гибридная нейронная сеть оказалась точнее машины опорных векторов в среднем на 5%.

Keywords

• автор исходного кода
• глубокое обучение
• нейронная сеть
• svm
• hnn